北京理工大学实现对光子角动量谱的精确测量

近日，北京理工大学光电学院付时尧、高春清团队提出了一种紧凑型光子角动量谱智能感知方法，采用自主研发的周期渐变超表面提取待测光束的角动量特征，并经设计搭建的SADT-Net神经网络智能分析，实现了对光子角动量谱的精确测量，该项研究成果以“Metasurface based intelligent identification of total angular momentum spectra for beams”为题发表于SCI一区期刊ACS Photonics。该工作得到了北京市自然科学基金、国家自然科学基金、国家重点研发计划等项目的支持。该工作的合作单位为中国电力科学研究院以及香港理工大学，北京理工大学是唯一通讯作者单位。北京理工大学光电学院2022级博士研究生李浪、2022级硕士研究生高李梁、中国电科院程宇心博士为该论文的共同第一作者，付时尧教授为该论文的通讯作者。

先前研究表明，光子作为一种能量子，也可携带角动量。在傍轴近似下，光子的总角动量态可表示为自旋角动量态与轨道角动量态的直积。自旋角动量有两个本征值，对应宏观的左右旋圆偏振态；而轨道角动量对应于宏观的螺旋波面，其本征值可为任意整数。由于这些总角动量模式彼此正交，一束光中可同时包含多个总角动量模式，这些模式的相对强度分布就是这束光的总角动量谱，决定了光束的横向拓扑结构（各向异性波前及偏振分布）。光束的总角动量已应用于大容量光通信、信息加密、新型拓扑结构光场研究等领域，而高精度测量总角动量谱是这些前沿领域的核心基础。不同于轨道角动量谱的单一自由度测量，总角动量谱测量需要对两种自旋角动量态下的轨道角动量谱进行同时感测。现有技术通常利用偏振敏感器件进行光束总角动量模式分束以间接测量，但分束模式易混叠，支持模式数有限，仅能识别总角动量模式，很难测量总角动量谱。

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图1.光束总角动量谱测量基本原理

针对上述问题，为实现对光子总角动量谱的精确测量，付时尧教授团队应用几何相位设计方法，制备了周期渐变结构超表面，完成了对待测光束总角动量分布特征的提取。该超表面的两个衍射级分别为两个自旋角动量本征模式下的特征提取衍射光场，经相机采集后，再利用该工作设计训练的、建立了特征衍射光场与对应总角动量谱的映射关系的SADT-Net卷积神经网络分析，最终高精度测量了待测光束的总角动量谱，测量均方误差达到了10-6。该方法实现了对自旋角动量谱和轨道角动量谱的同时测量，最多支持34个总角动量模式，且鲁棒性强。此外，该测量方法表现出很强的抗噪声的能力，在实验中引入图像采集噪声、光路对准误差后，仍能保持光束总角动量谱的高精度识别。

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图2.不同强度图像采集噪声下的光束总角动量谱识别效果

该工作利用周期渐变结构超表面成功提取了待测光束的总角动量分布特征，再经人工智能算法识别，最终实现了对光束总角动量谱的快速高精度测量，提供了紧凑、快速、稳定、准确的光子态谱测量方案。该工作将有力促进大容量激光通信、新型激光探测、高维量子信息等基于光子角动量的新质应用发展。

论文链接：https://doi.org/10.1021/acsphotonics.4c01930